伴隨IoT和AI等技術發展,業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題,惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下,如何締結契約成為應首要處理的課題。
針對上述狀況,日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」(データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0),隨後又設置AI、資料契約指引檢討會(AI・データ契約ガイドライン検討会),展開後續修正檢討,在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後,公布「AI、資料利用契約指引草案」(AI・データの利用に関する契約ガイドライン(案)),於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見,並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」(「AI・データの利用に関する契約ガイドライン)。
「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型,將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型(平台型)」,說明個別契約架構及主要的法律問題,並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點,希望能達成促進資料有效運用之目的。
AI篇說明AI技術特性和基本概念,將AI開發契約依照開發流程分為(1)評估(assessment)階段;(2)概念驗證(Proof of Concept, PoC)階段;(3)開發階段;(4)進階學習階段,並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明,希望達成促進AI開發利用之目的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國內閣辦公室指出,英國政府將設立網路兒童保護中心以協助警方與孩童保護機構,該中心主要偵查目標為利用網際網路散佈違法之兒童影像或「打扮」兒童的戀童癖人士。其宗旨在減少利用網路協助虐童的行為,而對孩童、家庭與社會產生傷害的情況。 該中心未來將隸屬於 2006 年 4 月 1 日成立之「嚴重組織犯罪局」( Serious Organized Agency = SOCA )管轄,並於該局成立之同時開始運作,由專責的警察人員協同孩童保護,並由網路工業專家負責業務之執行。
英國BEIS發佈燃煤電廠邁向未來低碳之路的公眾諮詢英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS)於2016年11月9日發布公眾諮詢報告「英國燃煤電廠:邁向未來低碳之路」,儘管過去燃煤發電對於滿足英國電力需求發揮了關鍵作用,然而,最近煤炭的重要性隨著再生能源發電的增長和新燃氣電廠的建設而下降。煤炭是碳密集度最高的化石燃料,它每天產生的二氧化碳是天然氣的兩倍,因此,減少發電排碳最直接有效的方法就是減少對燃煤發電的依賴。 2015年燃煤發電僅佔英國總發電量的四分之一,而目前仍在運營的八個燃煤電廠佔英國總發電量約15%,這些燃煤電廠正在不斷老化,以現代標準來看其發電效率已是相對低下,並且需要昂貴的修繕費用以符合當前的空氣品質標準。因此,近年來有許多燃煤電廠關閉,而當這些燃煤電廠停業時,往往是在短時間內才對電力市場發出通知,關廠增加了短期電力供應安全的壓力,除非電力市場對於這些發電容量的損失有足夠的預期。 基於上述理由,本次公眾諮詢探討英國政府該如何規範高排放燃煤電廠關閉的相關措施,並為投資者提供更大的市場確定性,以新的燃氣發電機組代替燃煤電廠關閉時的發電容量。 BEIS提出2025年高排放燃煤電廠應符合的兩種減碳選項─確保電廠使用碳捕捉與封存(Carbon Capture and Storage, CCS)或修改排放績效標準(Emissions Performance Standard, EPS): (1)要求現有燃煤發電廠裝設CCS技術且確保所有電廠使用CCS技術,並符合現行英國排放績效標準(EPS)。 (2)修改現行排放績效標準(EPS),由每年排放限制強化為即時排放限制,以達到2025年汰除燃煤電廠的目標。 另外英國政府也將就燃煤電廠是否已充分減少排放二氧化碳,以換取繼續運行的替代方案進行公眾意見徵求。上述這二種方案都會使燃煤電廠將二氧化碳排放量降至等於或低於新建燃氣發電廠的排放量,此份公眾諮詢將結束於2017年2月8日。
英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像,強調AI過濾機制及校方審查義務英國教育部(Department for Education,以下簡稱DfE)於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》(Keeping children safe in education 2026,下稱KCSIE 2026),將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系,供英國幼稚園至大學等學校參考,以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引,自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由,否則校方應遵循以下: 1.政策面,學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中,如當學生使用AI生成具傷害性之內容(AI深偽照片、影片等)時,校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面,建議學校應建立適當的過濾與監控系統(filtering and monitoring systems),每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊(Senior Leadership Team, SLT)成員主導審查,以及由校方指定的一名或多名安全保護主管(Designated Safeguarding Lead, DSL)與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常,亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式,並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外,亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》(Generative AI: product safety standards),評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面,建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中,應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》,此文件性質同為不具強制力之指引,其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品,包含:智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中,「智慧財產權」,主要提到除取得著作權人同意,否則AI產品不應儲存「輸入的資料」,亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途,包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如:AI生命週期中應進行資料保護影響評估,若未確認合法依據,不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的,包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能,可有效防止使用者(學生)接觸不當的內容。 由前文可得知,學校導入AI工具,不宜只評估AI功能之便利性,也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍,以及是否具備過濾機制,並採取因應措施,如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時,可參考此思維,於採購及委外開發流程,要求供應商揭露資料流向、限制二次利用(如用於訓練與微調模型)並保留系統操作紀錄,再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度,使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)
日本醫藥品醫療器材等法修正研析─以醫療應用軟體為中心